创建一个Multitrait-Multimethod矩阵

Question

我正在尝试使用R创建一个Multitrait-Multimethod Matrix用于有效目的（我也将使用CFA，因此这不是这个问题的答案）。如何使用R创建类似于此的MTMM：

我查看了psy包中的MTMM函数。如果这是我想要的，它似乎是一种非常陌生的形式（完全不像上面的图像）。我提供了一些虚假数据来帮助：

set.seed(100)
x <- data.frame(matrix(sample(1:5, 270, replace=T), 10, 27))
names(x) <- paste(rep(c("A", "B", "C"), each=9), rep(c(1:9), 3), sep="")
x

对列名称进行编码：

• A，B，C是3种方法
• 1-3是特质1
• 4-6是特质2
• 7-9是特质3

我猜这比我做的更容易，但我找不到办法。提前感谢您的帮助。

Answer 1

这是尝试使用talkstats.com的朋友建议在R中制作MTMM。我不知道它是否正确，因为我没有测试（基准）数据集来使用已知的正确MTMM。请批评。这是一个MTMM还是只是一个在对角线上具有可靠性的随机矩阵？

请记住，dim是方法，r是列名和行名的构造。

require(CTT); require(foreign)

dat22 <-read.csv(url("http://dl.dropbox.com/u/61803503/dat.csv"), header=TRUE, 
           strip.white = TRUE, sep=",", as.is=FALSE, na.strings= c("999", "NA", " "))

#group items by method(dim) and construct(r)
dim1r1 <- dat2[, c(3, 5, 9, 10)]
dim2r1 <- dat2[, c(4, 13:15)]
dim3r1 <- dat2[, c(1, 6, 7, 11, 12)]
dim4r1 <- dat2[, c(2, 8, 16, 17)]

dim1r2 <- dat2[, c(3, 5, 9, 10)+17]
dim2r2 <- dat2[, c(4, 13:15)+17]
dim3r2 <- dat2[, c(1, 6, 7, 11, 12)+17]
dim4r2 <- dat2[, c(2, 8, 16, 17)+17]

dim1r3 <- dat2[, c(3, 5, 9, 10)+17*2]
dim2r3 <- dat2[, c(4, 13:15)+17*2]
dim3r3 <- dat2[, c(1, 6, 7, 11, 12)+17*2]
dim4r3 <- dat2[, c(2, 8, 16, 17)+17*2]

dim1r4 <- dat2[, c(3, 5, 9, 10)+17*3]
dim2r4 <- dat2[, c(4, 13:15)+17*3]
dim3r4 <- dat2[, c(1, 6, 7, 11, 12)+17*3]
dim4r4 <- dat2[, c(2, 8, 16, 17)+17*3]

#make a list from the above items 
#dim1r1 means methid 1 (dim1) and construct 1(r1)
LIST2 <- list(dim1r1, dim1r2, dim1r3, dim1r4, dim2r1, dim2r2, dim2r3, dim2r4, 
             dim3r1, dim3r2, dim3r3, dim3r4, dim4r1, dim4r2, dim4r3, dim4r4)

#get the sums of the items by method and construct 
#and generate correlation amtrix (all in 1 step)
mtmm <- round(cor(sapply(LIST2, function(x) rowSums(x))), digits=3)
#generate and order row and column names
VN <- expand.grid(paste('dim', 1:4, sep=""), paste('r', 1:4, sep="")) 
VN <- VN[order(VN$Var1, VN$Var2), ]
varNames <- paste(VN[, 1], VN[, 2], sep="")
rownames(mtmm) <- colnames(mtmm) <-varNames

#blank out the upper triangle
mtmm[upper.tri(mtmm)] <- " "
#add cronbach's alpha intot he diagonal
diag(mtmm) <- sapply(LIST2, function(x) round(reliability(x)$alpha, digits=3))
noquote(mtmm)

产生：

       dim1r1 dim1r2 dim1r3 dim1r4 dim2r1 dim2r2 dim2r3 dim2r4 dim3r1 dim3r2 dim3r3 dim3r4 dim4r1 dim4r2 dim4r3 dim4r4
dim1r1 0.737                                                                                                          
dim1r2 0.82   0.78                                                                                                    
dim1r3 0.825  0.755  0.735                                                                                            
dim1r4 0.828  0.783  0.812  0.791                                                                                     
dim2r1 0.415  0.496  0.484  0.495  0.801                                                                              
dim2r2 0.432  0.615  0.493  0.479  0.818  0.886                                                                       
dim2r3 0.425  0.473  0.505  0.459  0.89   0.831  0.843                                                                
dim2r4 0.355  0.468  0.413  0.482  0.806  0.826  0.837  0.802                                                         
dim3r1 0.544  0.518  0.413  0.494  0.281  0.226  0.184  0.233  0.778                                                  
dim3r2 0.517  0.585  0.399  0.461  0.306  0.324  0.26   0.293  0.88   0.782                                           
dim3r3 0.491  0.489  0.392  0.421  0.258  0.229  0.232  0.221  0.875  0.912  0.804                                    
dim3r4 0.487  0.492  0.366  0.475  0.269  0.268  0.209  0.274  0.887  0.89   0.859  0.77                              
dim4r1 0.341  0.399  0.38   0.357  0.387  0.398  0.355  0.375  0.397  0.417  0.387  0.43   0.489                      
dim4r2 0.274  0.433  0.326  0.323  0.462  0.535  0.416  0.46   0.343  0.422  0.349  0.432  0.863  0.517               
dim4r3 0.268  0.368  0.364  0.306  0.329  0.417  0.333  0.341  0.293  0.376  0.34   0.353  0.863  0.856  0.545        
dim4r4 0.301  0.403  0.347  0.395  0.377  0.443  0.371  0.483  0.372  0.441  0.345  0.441  0.86   0.84   0.83   0.52

可以使用ggplot或Excel等外部程序进行清理和制作。